一、说明关于NLP一直处于动态研究中，从各个侧面去描述NLP的本质，多篇论文，各种侧面去理解这个题目是很有必要的，因此本文侧重文法或句法的合法性，介绍词嵌入和N-grame用法在句法的合理性设计或安排。 二、介绍在过去的几年里，深度神经网络主导了模式识别。他们为许多计算机视觉任务吹出了以前的技术水平。语音识别也在朝着这个方向发展。 但尽管结果如此，我们不得不怀疑...为什么它们工作得这么好？ 这篇文章回顾了将深度神经网络应用于自然语言处理（NLP）的一些非常显着的结果。在这样做的过程中，我希望能够为深度神经网络的工作原理提供一个 |
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